アナリティクスエンジニア

仕事内容

【お任せしたい主な業務】 ＜現在の課題＞ データ活用の発展の仕方として、各ドメインチームにデータ担当をつける派遣型のアプローチを経て、中央集権的なアプローチとハイブリッド化していくのがよくある方法でしたが、AI を導入することでデータ活用の発展をより高めたいと考えています。AI が十分に機能できるデータ環境を整え、AI によって社内データ分析を更に活発にしたいと考えています。 AI が十分に活躍できるデータ基盤の設計から実装・運用までをリードすることをお任せしたいです。 ＜期待すること＞ データ分析基盤の利用状況をモニタリング・分析して事業活動のボトルネックになっているデータ利用を見つけ、その課題を解消すること 人だけでなく、LLM によって問い合わせを受けることを想定したデータマートを整備し、AI によって社内データ活用を促進させること 単純な SQL の生成だけでなく、各チームに示唆を与えるような AI システムを構築すること ＜技術スタック＞ 主に使われている技術です。 言語: SQL, Python データウェアハウス: Databricks ツール: dbt Core, Salesforce, Google Spreadsheet, GitHub, Slack, Notion ＜働く面白さ / 成長環境＞ データや AI 活用に関してトップダウン的なサポートを得やすい プロダクトを自社でも利用しているため、社内分析の知見がプロダクトに反映できる 様々なロールを持つメンバーからデータ系職能組織が形成されており、データを軸に多角的な観点での協業ができる ＜キャリアパス＞ IVRy のデータ系職種では「専門性の深化」「越境的な挑戦」のどちらも実現可能です。実際にデータ系職能のメンバーが集まる Data Engineering Group は ・プロダクトマネージャー ・データエンジニア ・アナリティクスエンジニア ・AI エンジニア ・事業開発 などの肩書を持つメンバーが混然となって構成されています。